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隨著人臉識別技術的發展，人臉欺詐攻擊已經成為一項實際的安全問題，人臉欺詐檢測算法用于及早發現該類攻擊保護系統安全。文中將一種經典域自適應算法擴展到深度神經網絡中，首先定義了基于深度特征増廣的域自適應層，提出種基于深度特征増廣的跨堿小樣夲人臉欺詐檢測算法。該算法在已有的基于全卷積神經網絡的人臉欺詐檢測深度神經網絡的中部嵌入域自適應層將卷積特征圖増廣，來適配源域和目標堿的差異，隨后根據増廣后的特征圖進行像素級分類，最后將像素級概率圖從空間上融合為幀級決策。文中在 CASIA-FASD， Replay-attack和OULU-NPU3個數據集和6個常見測評協議（2個 CASIA-FASD與 Replay- Attack跨庫協議和4個OULU-NPU標準協議）下進行實驗，驗證了算法在不同背景、不同攻擊設備、不同相機等跨堿情況下的性能。實驗表明，基準rCN人臉欺詐襝測算法已經能夠達到較妤的性能，在此基礎上，借助小樣本目標域數據學習域自適應模型，可進一步顯著提升性能，將錯誤率減半（ CASIA-FASD訓練十 Replay- Attack測試的HTER指標從27.31%降至11.23%， Replay- Attack訓練十 CASIA-FASD測試的HTER指標從37.33%降至21.83%，OULU-NPU標準協議Ⅳ的ACER指標從9.45%降至5.56%），實驗結果驗證了基于深度特征増廣的跨域小樣本人臉欺詐檢測算法的有效性。
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